大数据5个v（大数据5个环节）

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本文目录一览：

• 1、大数据的五个典型特性
• 2、大数据分析是什么?优缺点是什么?大数据的优缺点
• 3、以下哪项不属于大数据的5v特征
• 4、大数据面试题及答案谁能分享一下

大数据的五个典型特性

大数据五大基本特点包括容量、种类、速度、可变性、真实性。

大数据是指由庞大的数据集组成，具有以下五个主要特征：大量性：大数据的最显著特征是其庞大的规模，通常以TB、PB或更高级别的数据量来衡量。这种大规模的数据集包含了丰富的信息和多样的内容。

Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

海量性 大数据的规模一直是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围可以从几十TB到数PB不等。高速性 在高速网络时代，创建实时数据流成为了流行趋势，主要是通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器。

大数据分析是什么?优缺点是什么?大数据的优缺点

价值。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。对大数据bigdata进行采集、清洗、挖掘、分析等，大数据主要有数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘技术等：数据处理：自然语言处理技术。

数据的高效性：大数据时代要求数据处理和分析的效率更高，能够快速地处理和分析大量的数据，以支持实时或近实时的业务需求。

预测性分析能力：大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据种挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性（Veracity）：数据的质量。复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

大数据（Big Data）是指规模大、复杂度高、更新速度快的数据集合，通常具有传统数据处理工具难以处理的特点。

以下哪项不属于大数据的5v特征

Vulnerability（数据易受攻击）。原因是它强调的是数据的安全性和风险问题，而不是数据自身的属性或特征。数据的5V特征是对大数据本身的一种描述和总结，旨在帮助人们更好地理解和应用大数据。

大数据的特性不包括应用领域广。大数据的特征如下：（1）数据量大（Volume）：大数据的起始计量单位是PB（1024TB）、EB（1024PB，约100万TB）或ZB（1024EB，约10亿TB），未来甚至会达到YB（1024ZB）或BB（1024YB）。

大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

大数据面试题及答案谁能分享一下

1、大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门从事大数据操作的Hadoop框架也开始流行起来。专业人员可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意： 这个问题通常在大数据访谈中提出。

2、动手题 我给你一组数据，如果要你做数据清洗，你会怎么做？实际上，这一道题中，面试官考核的是基本的数据清洗的准则，数据清洗是数据分析必不可少的重要环节。

3、要控制两个表中数据的完整性和一致性可以设置参照完整性，要求这两个表_a_。

4、大数据工程师首先是一个系统工程师，也是一个软件工程师。

5、你自身的优点 这个问题不仅仅是在大数据面试当中常常被问，在各行各业的面试中都经常出现。

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